Les modèles d'Evanesca dans vos agents Microsoft Foundry.

Avant de commencer

• Une souscription Azure et un projet Microsoft Foundry.
• Le rôle Foundry User (ou plus) sur le projet, et Contributor sur le groupe de ressources : la connexion est déployée comme une ressource. Microsoft a renommé ces rôles ; vous verrez peut-être encore Azure AI User.
• Une clé API Evanesca et un crédit supérieur à zéro : un agent dont les appels reçoivent 402 cesse de répondre.
• Les identifiants des modèles à proposer, tirés de GET /models — par exemple mistral-large-4 ou deepseek-v4.1-flash (tableau des modèles).

# Le catalogue se lit sans clé : les noms à déclarer dans Foundry viennent d'ici
curl https://evanesca.app/api/v1/models

# L'endpoint de chat demande la clé que Foundry portera
curl https://evanesca.app/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $EVANESCA_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "gemma-4-26b", "messages": [{"role": "user", "content": "ping"}]}'

Pas à pas

1. 01
   Ouvrir l'assistant de connexion

   Dans le portail Foundry, choisissez Manage, puis Resource details. Dans l'onglet Admin-connected models, choisissez Add.

2. 02
   Choisir Other source

   Sur la page Connection type, prenez Other source — l'option pour une passerelle auto-hébergée ou hors Azure. Donnez à la connexion un nom court, comme evanesca : il préfixera chaque référence de modèle. Mettez https://evanesca.app/api/v1 dans Base URL ; Foundry ajoute lui-même /chat/completions.

3. 03
   Renseigner la clé

   Sur la page Authentication, choisissez API key. Collez votre clé Evanesca dans API key, mettez Authorization dans API key header name et Bearer {api_key} dans API key header value.

4. 04
   Déclarer les modèles

   Sur la page Model configuration, choisissez + Add model pour chaque modèle que vos équipes pourront utiliser. Name est l'identifiant Evanesca tel que GET /models le donne (gemma-4-26b, par exemple) — c'est lui qui part dans l'appel ; Display name est libre. Laissez Version vide.

5. 05
   Laisser les réglages avancés tels quels

   Sur la page Advanced, laissez API version vide et Include deployment name in URL path désactivé : Evanesca utilise le chemin /chat/completions d'OpenAI, sans nom de déploiement. Aucun en-tête de plus n'est nécessaire. Choisissez Add.

6. 06
   L'utiliser dans un agent

   Chaque modèle déclaré devient un déploiement. Dans votre agent, le modèle s'écrit <nom-de-connexion>/<nom-de-modèle> — ici evanesca/gemma-4-26b. Seuls les agents de type prompt de l'Agent SDK le prennent en charge.

Vous provisionnez en code ? Le dépôt foundry-samples de Microsoft fournit des modèles Bicep pour les connexions ModelGateway, à déployer avec az deployment group create.

import os
from azure.ai.projects import AIProjectClient
from azure.ai.projects.models import PromptAgentDefinition
from azure.identity import DefaultAzureCredential

project = AIProjectClient(
    endpoint=os.environ["FOUNDRY_PROJECT_ENDPOINT"],
    credential=DefaultAzureCredential(),
)

agent = project.agents.create_version(
    agent_name="eu-assistant",
    definition=PromptAgentDefinition(
        model="evanesca/gemma-4-26b",  # <connection-name>/<model-name>
        instructions="Tu es un assistant utile.",
    ),
)

openai = project.get_openai_client()
conversation = openai.conversations.create()
reply = openai.responses.create(
    conversation=conversation.id,
    input="Bonjour",
    extra_body={"agent_reference": {"name": agent.name, "type": "agent_reference"}},
)
print(reply.output_text)

Ce qui change, et ce qui ne change pas

Ce qui change : Microsoft ne sert plus le modèle. L'inférence tourne chez l'opérateur du modèle choisi — en France par Scaleway et OVHcloud (en relais), dans la propre région UE de Mistral AI, en Allemagne par AKI.IO et en Suisse par Infomaniak —, et les poids, les GPU et la génération de la réponse restent chez cet opérateur.

Ce qui ne change pas : l'agent tourne toujours dans Foundry. Prompts, appels d'outils et historique de conversation passent par l'orchestration de Microsoft avant d'atteindre Evanesca. Microsoft le dit de son côté : avec un modèle « bring your own », c'est à vous d'examiner les données que vous lui envoyez et de mettre en place vos propres garde-fous, comme les filtres de contenu (Microsoft Learn).

Ce montage répond donc à « nos agents ne doivent pas tourner sur un modèle hébergé aux États-Unis », pas à « aucune société américaine ne doit traiter nos données ». Pour la seconde exigence, appelez l'API d'Evanesca directement — même clé, mêmes modèles, sans passer par Azure.

Dépannage

Questions fréquentes